## IDENTIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING AYAM BROILER BERDASAR CIRI TEKSTUR DAN WARNA DAGING
Prima  Widyawati  W  (Mahasiswa  Pascasarjana  Teknik  Elektro,  Universitas  Gadjah Mada  Yogyakarta),  Oyas  Wahyu  N  (Staf  Pengajar  Pascasarjana  Teknik  Elektro, Universitas  Gadjah  Mada  Yogyakarta),  Indah  Soesanti  (Staf  Pengajar  Pascasarjana Teknik Elektro, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta).

## Abstrak
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  tingkat  kesegaran daging  ayam  broiler  berdasar  ciri  warna  dan  tekstur.  Sistem  ini  juga  dapat digunakan  untuk  membedakan  daging  ayam  hasil  sembelihan  yang  sesuai syariat  Islam  dengan  daging  ayam  bangkai  atau  tiren.  Metode  identifdikasi tingkat  kesegaran  daging  ayam  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan  pengolahan  citra  digital  yaitu  ekstrasi  ciri  warna  metode histogram dan ekstrasi ciri tekstur metode box counting. Sampel daging yang digunakan diambil dari daging ayam  broiler bagian dada. Bagian dada memiliki komposisi terbesar pada tubuh ayam sehingga pengujian pada bagian dada bisa mewakili  semua  bagian  pada  ayam.  Berdasar  hasil  penelitian  dapat  diketahui bahwa  dengan  menggunakan  ciri  tekstur  dan  warna  daging  dapat  dibedakan antara  daging  ayam  segar,  kurang  segar,  dan  daging  busuk.  Berdasar  hasil pengujian dapat diketahui ciri warna dapat memberikan hasil identifikasi yang lebih baik dibandingkan ciri tekstur citra daging ayam tersebut.
Kata-kata kunci: ekstrasi ciri, RGB, piksel, histogram., box counting
A. Pendahaluan
Kualitas  merupakan  faktor  penting  dalam  industri  makanan  modern  karena produk dengan kualitas tinggi adalah kunci untuk memenangkan pasar yang sekarang semakin  kompetitif,  (Du  dan  Sun,  2006),  termasuk  di  dalamnya  produk  peternakan seperti daging unggas. Selain itu berdasar surat al-Baqoroh ayat 168 yang artinya: "Hai sekalian manusia, makanlah yang halal lagi baik dari apa yang terdapat di bumi, dan janganlah kamu mengikuti langkah-langkah syaitan, karena sesungguhnya syaitan itu adalah  musuh  yang  nyata  bagimu."  Umat  Muslim  yang  merupakan  mayoritas  di Indonesia dianjurkan untuk makan dari makanan yang halal dan baik. Sehingga semua makanan  yang  akan  dimakan  harus  dapat  dipastikan  kehalalan  dan  kelayakan  dari makanan tersebut.
Ada  dua  faktor  utama  yang  dapat  dijadikan  indikator  apakah  proses  evaluasi kualitas  produk  yang  telah  dilakukan  dapat  dikatakan  baik  atau  tidak,  yaitu  tingkat kesalahan dalam pengklasifikasian kualitas produk dan apakah proses pengklasifikasian dapat  dilakukan  secara  non-destruktif  atau  tidak  (Jackman,  dkk.,  2008).  Sistem evaluasi kesegaran atau kualitas daging ayam yang dilakukan oleh peternak selama ini masih  mengandalkan  penglihatan  secara  visual  oleh  manusia  dan  dilakukan  secara manual. Menurut analisis Du dan Sun (2004), Syahrir, dkk (2007) proses penyeleksian secara  manual  memiliki  kelemahan,  yaitu:  lama,  memerlukan  tenaga  dan  biaya  yang besar, tingkat konsistensi rendah, adanya unsur subjektifitas manusia, dan tidak cocok untuk  proses  produksi  dalam  skala  besar,  sehingga  diperlukan  sebuah  metode pengevaluasian kesegaran atau kesegaran  daging ayam yang lebih mudah dan cepat.
Permasalahan tersebut salah satunya dapat diselesaikan dengan otomasi proses evaluasi  kualitas  produk.  Evaluasi  kualitas  produk  yang  dilakukan  secara  otomatis terbukti dapat meningkatkan kecepatan dan efisiensi produksi sehingga tingkat akurasi dalam  evaluasi  kualitas  dapat  meningkat  dengan  disertai  penurunan  biaya  produksi (Sun dan Brosnan, 2003a).
Dengan  memanfaatkan  teknologi  komputer  vision,  proses  pengklasifikasian kesegaran daging ayam dapat dilakukan dengan lebih mudah, cepat, biaya yang lebih murah bahkan dapat dilakukan oleh siapa saja tidak harus tenaga ahli. Oleh karena itu pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perancangan  dan  implemetasi  sistem  klasifikasi kesegaran daging ayam untuk ayam Broiler berdasarkan parameter warna dan tekstur daging menggunakan metode segmentasi citra dan jaringan syaraf  tiruan.
B. Dasar Teori
1. Daging Ayam
Daging ayam merupakan salah satu bahan makanan yang sehat dan bergizi tinggi serta sumber protein hewani. Secara umum, “daging” dapat diartikan sebagai sumber protein  hewani  yang  bermutu  tinggi  dan  perlu  dikonsumsi  oleh  anak-anak  dan  orang dewasa  agar  cerdas,  sehat,  tumbuh  secara  normal  dan  produktif,  karena  asam  amino yang  terkandung  di  dalam  daging  dapat  berfungsi  untuk  memperbaiki  sel-sel  tubuh yang  rusak.  Keistimewaan  daging  ayam  adalah  bahwa  kadar  lemaknya  rendah  dan asam  lemaknya  tidak  jenuh,  sedangkan  asam  lemak  yang  ditakuti  oleh  masyarakat adalah asam lemak jenuh yang dapat menyebabkan penyakit darah tinggi dan penyakit jantung.
Ciri-ciri daging ayam yang baik, antara lain:
a. warna daging putih-kekuningan cerah (tidak gelap, tidak pucat, tidak kebiruan, tidak terlalu merah),
b. warna kulit ayam putih-kekuningan, cerah, mengkilat dan bersih,
c. bila disentuh, daging terasa lembab dan tidak lengket (tidak kering),
d. bau spesifik daging (tidak ada bau menyengat, tidak berbau amis, tidak berbau busuk),
e. konsistensi otot dada dan paha kenyal atau elastis (tidak lembek),
f. bagian dalam karkas dan serabut otot berwarna putih agak pucat, dan
g. pembuluh darah di leher dan sayap kosong (tidak ada sisa-sisa darah).

## 2. Pengolahan Citra Digital
Pengertian pengolahan citra adalah suatu proses filter gambar asli menjadi gambar lain  yang  sesuai  dengan  keinginan  kita.  Tujuan  pengolahan  citra  digital  ini  untuk memperoleh gambar dengan kualitas yang lebih  baik.  Hal ini perlu agar  tidak terjadi kesalahan penafsiran terhadap makna yang terkandung dalam citra tersebut.
Secara umum operasi pengolahan citra dibagi menjadi 3 tingkat pengolahan, yakni sebagai berikut.
a. Pengolahan  tingkat  rendah.  Pengolahan  citra  tingkat  rendah  meliputi  perbaikan citra, pengurangan derau, dan restorasi citra.
b. Pengolahan  tingkat  menengah.  Pengolahan  citra  tingkat  menengah  meliputi segmentasi citra, deskripsi objek, dan klasifikasi objek secara terpisah.
c. Pengolahan tingkat tinggi, yang meliputi analisis citra.

## 3. Metode Histogram Warna
Warna merupakan salah satu ciri visual yang sering digunakan dalam ekstrasi cirri. Histogram  warna  merupakan  cirri  yang  paling  banyak  digunakan  untuk merepresentasikan ciri warna suatu citra. Citra pada umumnya dikonversi pada ruang warna  tertentu  kemudian  setiap  komponen  warnanya  dibuat  histogramnya.  Dari histogram  warna  yang  telah  dibuat  kemudian  dicari  nilai  piksel  yang  memiliki frekuensi kemunculan yang paling tinggi.
4. Dimensi Fraktal
Fraktal  berasal  dari  kata fractus  (pecah),  yaitu  geometri  yang  dibangun  oleh pengulangan dan perangkaian bentuk primitif geometri tersebut. Pada dasarnya fraktal merupakan  geometri  sederhana  yang  digandakan  berulangkali  dan  digabungkan  satu sama  lain  dalam  skala  yang  beragam.  Teknik  penghitungan  dimensi  fraktal  dapat dilakukan  dengan  cara box  counting.  Algoritma  box  counting  bekerja  dengan  cara membagi  obyek  menggunakan  kotak-kotak  ( boxes)  berukuran  tertentu,  kemudian menghitung berapa banyak box yang meliputi obyek seluruhnya. Adapun metode yang umum  digunakan  untuk  perhitungan  dimensi  fraktal  dengan box  counting  adalah seperti berikut:
dengan: D : dimensi fraktal N(s) : jumlah cacah box untuk ukuran ( s) s :ukuran box atau faktor penskala
Secara lengkap, algoritma box counting dapat dituliskan sebagai berikut:
a. Menetapkan ukuran citra (ukuran square, misal: 64x64)
b. Menetapkan jumlah iterasi pencacahan boxes/penempatan jumlah box
c. Menetapkan boxes(1,2)=1,  yaitu  ukuran  box/faktor  penskala  1x1  atau  64x64 adalah 1 box
d. Menghitung boxes  (6,2)  yaitu  banyaknya  box  yang  digunakan  meliputi  obyek ukuran 64x64 dengan ukuran box 1/64
e. Membagi  dua  tiap-tiap  sisi  ukuran  citra  sehingga  citra  menjadi  4  bagian  untuk iterasi pertama, 16 bagian iterasi kedua, 64 bagian iterasi ketiga, 256 bagian iterasi keempat dan 1024 bagian iterasi kelima.
f. Scaning  tiap-tiap  bagian  tersebut  untuk  piksel  obyek  dan  menghitung  berapa banyak box  yang  meliputi  obyek  (yang  memuat  piksel  1)  untuk  setiap  iterasi sampai semua iterasi selesai.

## C. Metodologi
Penelitian  dilakukan  dengan  cara  mengekstrak  ciri  warna  dan  tekstur  pada  citra daging  sampel  sebagai  parameter  yang  digunakan  untuk  menidentifikasi  tingkat kesegaran daging ayam. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 60 sampel citra digital daging ayam broiler yang dibagi menjadi tiga kelas, yaitu 20 sampel citra daging  ayam  segar,  20  sampel  citra  daging  ayam  kurang  segar,  dan  20  sampel  citra daging ayam busuk.
Citra  daging  segar  diambil  pada  hari  peertama  setelaha  penyembelihan.  Citra daging kurang segra diambil pada hari kedua setelah penyembelihan, Dan citra daging
busuk  diambil  pada  saat  hari  ketiga  setelah  penyembeliha.  Setiap  sampel  citra dipotong  dan  diatur  ukurannya  menjadi  256  x  256  piksel.  Pengaturan  piksel  dan dilakukan menggunakan perangkat lunak Photoshop CS3.
Setelah  dilakukan  pemotongan  dan  pengaturan  ukuran  citra  kemudian  dilakukan ekstrasi  ciri  pada  masing-masing  citra.  Ciri  yang  diambil  antara  lain  ciri  warna  dan tekstur. Proses ekstrasi cirri dilakukan menggunakan perangkat lunak Matlab 7.0.1
(a)                           (b)
Gambar 1.
Contoh Citra digital daging ayam segar (a) Citra digital daging ayam segar setelah di- cropping (b)
1. Ekstrasi Ciri Warna
Ciri  warna  yang  diambil  adalah  nilai  R,  G,  dan  B  dari  citra  sampel.  Langkah pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  membuat  histogram  untuk  masing-masing komponen warna yaitu histogram untuk komponen R, komponen G, dan komponen B. Berdasar  histogram  warna  yang  sudah  dibuat  dicari  nilai  piksel  R,  G,  dan  B  yang mempunyai tingkat kemunculan paling tinggi. Nilai piksel tersebut yang akan menjadi fitur warna dari sampel citra yang diuji.
2. Ekstrasi Ciri Tekstur
Ciri  tekstur  yang  diambil  adalah  nilai  dimensi  fractal  citra  tersebut.  Ciri  dimensi fractal  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kekasaran  tekstur  sebuah  objek. Objek yang memiliki nilai dimensi fractal yang tinggi berarti objek tersebut memiliki tesktur yang lebih kasar.
Langkah pertama yang dilakukan adalah mengubah sampel citra dari ruang warna RGB  menjadi  citra grayscale.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  dimensi fraktalnya untuk keseluruhan citra menggunakan algoritma box counting.

## D. Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Ekstrasi Ciri Warna
Data hasil ekstrasi ciri warna untuk masing-masing komponen warna dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3.
Tabel 1. Nilai Piksel Ciri Warna Komponen R
Red ( R ) Segar Kurang Segar Busuk 132 112 90 141 123 84 115 110 91 142 87 80 118 110 94 142 94 85
115 93 89 145 111 90 145 86 78 121 120 85 119 116 89 139 111 79 112 101 81 121 105 86 105 89 88 100 87 78 100 97 75 108 93 87 105 83 87 112 104 76
Berdasar  data  pada  Tabel  tersebut  terlihat  adanya  perbedaan  yang  nyata  antara nilai piksel baik untuk komponen R untuk citra daging ayam segar, kurang segar, dan busuk  Komponen  warna  R  memiliki  perbedaan  nilai  piksel  yang  jelas  antara  citra daging  ayam  segar,  kurang  segar,  dan  busuk.  Untuk  daging  ayam  segar  memiliki rentang  nilai  piksel  R  antara  100  –  145.  Sedangkan  untuk  citra  daging  ayam  kurang segar  memiliki  rentang  nilai  piksel  R  antara  83  –  123  dan  untuk  citra  daging  ayam busuk memiliki rentang nilai piksel R antara 75 – 94.

## Tabel 2. Nilai Piksel Ciri Warna Komponen G
Green ( G ) Segar  Kurang Segar  Busuk 95 64 54 113 75 56 92 80 63 126 49 42 96 69 63 121 54 54 93 49 50 127 80 71 127 51 56 103 75 63 103 74 69 110 70 54 64 59 47 95 68 63 72 47 60 71 47 49 71 58 46 92 55 61
84 43 61 94 65 52
Nilai piksel untuk komponen warna G dan B untuk citra daging kurang segar dan busuk memiliki nilai hampir sama sehingga agak sulit dibedakan. Sehingga ciri warna terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  menidentifikasi  tingkat  kesegaran  daging  ayam adalah nilai piksel komponen warna R.
Tabel 3. Nilai Piksel Ciri Warna Komponen B
Blue ( B ) Segar  Kurang Segar  Busuk 65 32 23 86 39 23 63 40 28 99 27 19 68 30 30 88 21 19 66 21 24 95 42 44 95 24 30 76 41 36 80 38 36 77 37 29 36 26 21 69 33 35 48 22 29 51 25 24 51 26 18 73 29 39 66 23 39 76 36 32
Untuk perbandingan nilai-nilai piksel masing-masing komponen warna untuk citra daging ayam segar, kurang segar, dan busuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b)

## (c)
Gambar 2. Grafik perbandingan nilai piksel warna citra daging ayam segar, kurang segar, dan busuk (a) Komponen warna R (b) Komponen warna G (c) Komponen warna B
Nilai piksel yang paling dominan dimiliki oleh komponen warna R atau merah. Hal ini sesuai karena warna daging ayam adalah pink atau putih kekuning-kuningan. Selain itu nilai piksel untukSedangkan untuk komponen warna G dan B mempunyai nilai yang lebih kecil.

## 2. Hasil Ekstrasi Ciri Tekstur
Data  hasil  ekstrasi  ciri  tekstur  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Berdasar  tabel tersebut  terlihat  bahwa  ridak  perbedaan  nilai  dimenasi  fraktal  yang  signifikan  antara citra  daging  ayam  segar,  kurang  segar,  dan  busuk.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  serat daging ayam terlalu halus sehingga sulit diambil cirri teksturnya. Atau bisa juga karena metode deteksi tepi yang diterapkan sebelum perhitungan nilai dimensi fraktal kurang dapat bekerja optimal sehingga tepi-tepi yang halus tidak dapat dideteksi.
Tabel 4. Data Hasil Ekstrasi Ciri Tekstur
Dimensi Fraktal I II III 1.718 1.684 1.744 1.730 1.798 1.843 1.832 1.950 1.906 1.888 1.717 1.669 1.875 1.812 1.850 1.945 1.751 1.910 1.831 1.737 1.772 1.920 1.921 1.841 1.919 1.810 1.849 1.901 1.807 1.794 1.880 1.821 1.908 1.857 1.861 1.826 1.787 1.687 1.833 1.771 1.856 1.893 1.718 1.634 1.751
1.803 1.623 1.831 1.775 1.915 1.773 1.841 1.795 1.796 1.781 1.720 1.785 1.853 1.800 1.773

## E. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah    dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  piksel komponen  warna  R,  G,  dan  B  citra  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tingkat kesegaran daging ayam broiler. Nilai piksel komponen warna R menunjukan signifikasi yang lebih baik apabila dibandingkan nilai piksel komponen warna G dan B
Sedangkan  untuk  nilai  dimensi  fraktal  juga  dapat  digunakan  untuk  mengident ifikasi tingkat kesegaran daging ayam broiler tetapi tidak seakurat menngunakan cirri warna citra.
F. Rekomendasi
Rekomendasi  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  diterapkan  metode  deteksi  tepi  yang  lebih  presisi  atau metode  ektrasi  ciri  tekstur  yang  lain  agar  bias  digunakan  untuk  mengidentifikasi tingkat kesegaran daging ayam lebih optimal berdasar ciri tekstur.
Selain itu. metode yang dilakukan pada penelitian ini perlu juga untuk diterapkan pada jenis daging yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyantono,  A.  2004.  Tinjauan  Teknologi  Terhadap  Potensi  Ketidakhalalan  Produk Pangan  Dan  Pangan  Hasil  Rekayasa  Genetika. Seminar  Pangan  Halal  Tingkat Nasional.
Barni,  M.,  V.  Cappellini,  A.  Mecocci.  1997.  Colour-Based  Detection  Of  Defects  On Chicken Meat. Image and Vision Computing 15 (1997) 549-556.
Basset,  O.,  BeÂatrice  Buquet,  Saoed  Abouelkaram,  Philippe  Delachartre,  Joseph Culioli. 2000. Application Of Texture Image Analysis For The Classification Of Bovine Meat. Food Chemistry 69 (2000) 437-445.
Chandraratne, M.R. , S. Samarasinghe , D. Kulasiri , R. Bickerstaffe. 2006. Prediction Of  Lamb  Tenderness  Using  Image  Surface  Texture  Features. Journal  of  Food Engineering 77 (2006) 492–499.
Du, C.-J., Da-Wen Sun. 2006. Learning Techniques Used In Computer Vision For Food Quality Evaluation: A Review. Journal of  Food Engineering 72(2 006) 39–55 Jackman,  P.,  Da-Wen  Sun , Paul  Allen.  2011.  Recent  Advances  In  The  Use  Of Computer  Vision  Technology  In  The  Quality  Assessment  Of  Fresh  Meats. Trends in Food Science & Technology 22 (2011) 185e197.
Li, J., J. Tan, F.A. Martz, H. Heymann. 1999. Image Texture Features As Indicators Of Beef  Tenderness . Meat Science 53 (1999) 17-22. Mulyantini, N.G.A, 2010. Ilmu Manajemen Ternak Unggas. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Shiranita, K., Tsuneharu Miyajima , Ryuzo Takiyama. 1998. Determination Of Meat Quality By Texture Analysis. Pattern Recognition Letters 19 (1998) 1319-1324
Tan,  J.  2004.  Meat  Quality  Evaluation  By  Computer  Vision. Journal  of  Food Engineering 61 (2004) 27–35. Widodo, Thomas. 2005. Sistem Neuron Fuzzy. Graha Ilmu : Yogyakarta.
Zheng, C., Da-Wen  Sun, Liyun  Zheng. 2006. Recent  Applications Of Image Texture For  Evaluation  Of  Food  Qualities—A  Review. Trends  in  Food  Science  & Technology 17 (2006) 113–128.